Un estudio de la University College de Londres (Reino Unido) ha demostrado que una inteligencia aritifical es capaz de predecir las posibilidades de muerte, ataque al corazón y derrame cerebral, y también puede ayudar a los médicos a recomendar tratamientos que podrían mejorar el flujo sanguíneo de un paciente.
Las enfermedades cardíacas son la principal causa de muerte y enfermedad en el mundo. La reducción del flujo sanguíneo, que a menudo es tratable, es un síntoma común de muchas afecciones cardíacas. Por lo tanto, las directrices internacionales recomiendan una serie de evaluaciones para medir el flujo sanguíneo de un paciente, pero muchas son invasivas y conllevan un riesgo.
Se dispone de evaluaciones del flujo sanguíneo no invasivas, incluidas las imágenes de Resonancia Magnética Cardiovascular (RMC), pero hasta ahora, las imágenes de escáner han sido increíblemente difíciles de analizar de una manera lo suficientemente precisa como para ofrecer un pronóstico o recomendar un tratamiento.
En el mayor estudio de este tipo, publicado en la revista 'Circulation', estos investigadores realizaron escáneres rutinarios de RMC de más de 1.000 pacientes y utilizaron una nueva técnica de inteligencia artificial automatizada para analizar las imágenes. Con esta tecnología, los equipos fueron capaces de cuantificar de forma precisa e instantánea el flujo sanguíneo al músculo cardíaco.
Al comparar los resultados del flujo sanguíneo generado por la IA con los resultados de salud de cada paciente, el equipo descubrió que los pacientes con flujo sanguíneo reducido tenían más probabilidades de tener resultados de salud adversos, como muerte, ataque cardíaco, accidente cerebrovascular e insuficiencia cardíaca.
"La inteligencia artificial está saliendo de los laboratorios de computación y entrando en el mundo real de la salud, llevando a cabo algunas tareas mejor que las que los médicos podrían hacer solos. Hemos tratado de medir el flujo sanguíneo manualmente antes, pero es tedioso y consume mucho tiempo, llevando a los médicos lejos de donde más se les necesita, con sus pacientes", explica uno de los líderes de la investigación, James Moon.